Manus帶火智能體,小學生也能開發,有人3月賺10萬

2025年03月19日16:10:38 科技 2510

文 | tech星球,作者 | 陳橋輝

3月6日發布的通用agent(自主智能體)產品manus,在短短7天內,使用申請等候名單飆升至200萬人。內測期間,邀請碼甚至炒到了10萬元。

manus背後的agent/智能體並非什麼新鮮概念。不同於豆包、文心一言和騰訊元寶專註於語言理解和生成,更多執行簡單任務,智能體則像是一個具備感知、學習、推理和行動能力的智能產品,能在學習、工作等多場景中完成任務、解決問題。

譬如,智能體不再是像對話類大模型那樣簡單的給出一個ppt設計思路,而是可以直接輸出一份完整的符合要求的ppt文檔。在人工智慧的宏大版圖中,智能體是極為關鍵的一環,是實現複雜智能任務的核心載體。

從2023年開始,ai界關於智能體的研發和討論從未停歇。

比如,openai於日前發布了一系列新工具,助力開發者簡化ai智能體開發流程、增強其技能與功能,更多的人可以以極低的門檻參與到智能體的研發中來,其產品負責人kevin weil更是斷言,「2025年將是ai智能體的元年」 。

而西湖大學agi實驗室張馳團隊推出的具備自我進化能力的gui代理appagentx,能在執行任務過程中學習並優化自身行為模式,在多個gui交互任務上實現 「降本增效」 。

隨著manus的爆火,智能體再一次被推上風口浪尖。那麼,智能體應用的背後商業前景幾何,它能否跑出殺手級別應用產品呢?

首批吃螃蟹的人,3個月賺10多萬

manus也讓不少開發者看到了智能體的商業前景,一位開發者興奮地說道,「智能體應用就是ai時代的app、小程序,是新一代的淘金地」。

客服智能體是業內最常見,也幾乎是最容易落地的,可以簡單理解為升級版的客服機器人。在小紅書平台,有商家直接讓開發者報價,做一個客服智能體,評論區內多達20多個人向其報價。譬如,有人表示定製智能體客服,2.4萬一年,還有人直接將價格卷到幾百元,甚至免費,就能做一個符合要求的智能體。

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不僅如此,還有一些開發者分享自己做智能體應用賺到錢的實戰案例,有人表示7天就能賺到大幾千元,還有人表示接到了十幾個智能體的定製單,已經賺了5萬多。

定製智能體在市場上頗為常見,企業或個人會基於自身獨特需求,向開發者定製專屬智能體。譬如,電商企業可能定製能精準分析消費者購買行為、推薦商品的智能體;教育機構或許會定製,能根據學生學習情況提供個性化輔導方案的智能體。

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tech星球發現,智能體的變現模式主要有三種。

一種是訂閱制服務,主要在c端消費級智能體中,根據他們的功能深度劃分服務層級和收費標準;還有一種是企業定製化智能體,採取項目制收費,幾千到上萬元一年,包括上述提到的智能體客服定製;最後則是廣告變現,智能體開發者可以與其他品牌或企業進行聯合推廣合作,通過智能體為合作方提供推廣服務,如在智能體的對話中推薦合作方的產品或服務,或者與合作方共同舉辦活動,共享資源和收益。

現在還出現了智能體插件與工具銷售變現,即開發一些與智能體相關的插件或工具,如特定領域的知識庫插件、智能分析工具等,並向其他開發者或用戶出售這些插件和工具,以增加收入來源。

智能體開發者小李告訴tech星球,智能體的開發門檻並不高,通過零代碼、低代碼開發框架和豐富的插件生態,就能夠讓開發者能快速構建智能體。

去年9月,他成為了一名智能體應用開發者,並開發出一款解決婚姻危機、親子矛盾等多個情感場景解決方案的智能體。這款智能體基於deepseek,具備自然語言理解能力,能夠解析用戶輸入的文字信息,判斷其所處情感困境類型,並依據內置的豐富情感案例庫與專業心理學知識,生成針對性的建議與解決方案。

為了實現商業變現,小李在智能體後台設置了「付費諮詢」關鍵詞。上線後的第一個月,就有12位被情感問題困擾的客戶主動聯繫他。這些客戶在使用智能體的免費基礎服務,如情感問題初步分析、通用建議獲取後,被智能體的專業能力所吸引。

有10%的訪客,由於面臨較為複雜、棘手的情感難題,對深度、個性化的真人諮詢服務產生強烈需求,進而轉化為真人諮詢訂單。次月結算收益時,數字令人驚喜地定格在10387元,相當於他以往兩個月的工作所得。

與小李一樣吃螃蟹的還有rich,他開發的則是一款法律諮詢的智能體,通過插入廣告變現。儘管直接廣告嵌入可能影響體驗,但線索轉化分成模式卻跑成功了。他的法律諮詢智能體通過表單收集潛在客戶線索,3個月就轉化了500條線索,按照200-500元/條的費用向律所收取,3個月賺了10多萬。

魚龍混雜門檻低,五年級小學生開發智能體

manus雖然推動了智能體概念在大眾和開發者群體中的廣泛傳播,掀起了一輪智能體應用開發的熱潮,吸引了大量資本與目光聚焦於智能體領域。但從長期發展角度,它的生存空間有限,因為競品很快會出現。

譬如,在manus上線後不久,開源平台camel-ai的團隊和中國ai agent初創公司deepwisdom的metagpt團隊,均在24小時內復刻出mauns的平替產品。這種「像素級複製」揭示了行業同質化競爭現狀。

背後的根本原因是,這類智能體的核心技術並未突破現有框架,更多是對現有大模型和工具鏈的整合,缺乏技術壁壘,無法形成核心競爭力。

目前,智能體的開發門檻也並不高。在去年火山引擎大會上,曾介紹北京一個五年級的小學生,通過旗下的扣子開發平台,開發出了一個青蛙外教智能體。這意味著,哪怕是毫無專業編程經驗的初學者,憑藉當下的技術工具,都能投身智能體開發領域。

包括騰訊、阿里、位元組、百度在內,幾乎所有參與到大模型競爭中的大廠都有自己的智能體開發平台,技術平權確實極大地拓寬了智能體開發的參與度,讓更多人能夠涉足這一新興領域,但精品的智能體是少數,大部分的智能體基本是功能設計上極為簡單,往往只能實現一些基礎且單一的任務的初級智能體,交互體驗,都存在嚴重不足。它只是簡單地將現有的、廣泛傳播的信息進行拼湊整合,缺乏深度的技術創新、專業的知識沉澱以及對用戶需求的深度挖掘與滿足。

譬如,土豆曾做過一款讀書類的智能體,有用戶想讓其解讀阿瑟・克拉克的《2001太空漫遊》時,對於書中關於人工智慧進化、人類與宇宙關係等深刻主題,智能體僅僅羅列了一些故事表面的事件,但無法從科學、哲學等多元角度上闡述,因此用戶大失所望。

不僅如此,土豆還表示,上述智能體在用戶留存方面也不盡如人意。起初,這些智能體一天還有約百人使用,但受限於無法脫離開發平台,難以進一步構建產品生態,用戶體量未能獲得進一步增長。他還抱怨道,自己做過的一款科普智能體,雖然已是他所開發智能體中被關注最多的,卻僅有2人關注,而他在微信中開發的小程序版本,關注人數則達到了30人 。

即便不少人依靠智能體賺到了錢,但這些智能體基本都是簡單功能,可替代性很高,因此產品往往是短期盈利。

前文提到的小李也表示,自己的情感諮詢智能體產品越來越沒有競爭力,在部分功能如情感帶入方面,甚至不如其他同行的好用,他了解到,自己的不少用戶已戶轉投到其他開發者的智能體。

淪為平台「附庸」,跑不出殺手級爆款應用?

manus的爆火證明,技術平權+工程化創新足以打開市場缺口,然而,這些月入過萬,能賺點小錢的智能體應用,仍然無法成為殺手級別的爆款應用。

無論是戶量級,還是市場規模,智能體暫時無法形成爆款。在頭部智能體開發平台扣子的智能體商店中,tech星球發現,其中大部分的智能體的使用人數處在千位這個量級,少數智能體使用人數在100-200萬個,如「仲景的智能體」、「華泰股市助手」,千萬使用人數的規模暫未發現。

從市場數據來看,國際著名市場研究機構research and market發布報告指出,2024年ai智能體的市場規模368億元。作為對比,僅2022年,國內社交類app市場規模就達4134億元。

快手的一位產品經理告訴tech星球,那種真正能被稱為殺手級別的應用,得有海量的用戶在用,得實實在在改變大家的行為習慣和日常生活,還得能創造出特別可觀的商業價值。雖說智能體應用在某些地方已經開始冒尖了,可總體來講,要達到殺手級應用的那種高度,現在還不太夠格。

另一個不容忽視的現實是,現在更接近於技術爆發階段,而非應用爆發。雖然人工智慧技術這兩年進步不小,可一到複雜的現實環境里,智能體就開始狀況百出,其性能和穩定性還有很大的提升空間。

譬如,在自然語言處理任務中,對於一些語義模糊、語境複雜的問題,智能體可能會給出錯誤的回答。在圖像識別領域,面對光線變化、遮擋等情況,智能體的識別準確率也會大幅下降。

有海外用戶測試manus時發現,其雖能理解圖文混合指令生成遊戲,但在執行涉及多步驟操作的任務時,仍需人工干預修正理解偏差。研究顯示,當前智能體對上下文的理解準確率不足70%。這些技術上的瓶頸,限制了智能體應用的大規模推廣和深入應用。

在用戶體驗方面,智能體應用也存在一些不足之處。

許多智能體應用的交互方式還不夠自然和流暢,用戶在與智能體進行交互時,往往會感覺到生硬和不便捷。例如,有網友測試manus智能體在生成半年旅行攻略時,雖能快速整合行程,但因算力限制頻繁報錯;處理醫學報告生成時,兩次嘗試均因伺服器崩潰失敗。

最核心的問題還是智能體平台,既是開發平台,也是智能體應用商店,現在大部分的智能體需要依附這些平台生存,無法像app那樣,能夠脫離app應用商店自成生態,智能體只能成為垂類領域的特定工具,無法獲得進一步發展。

實際上,智能體行業已經有一年多的發展,單至今沒有出現真正能夠比肩那些營收過億、用戶過億的拳頭應用。

一位名叫「鳳凰于飛」的小紅書博主在其帖子中直言,目前所有智能體的創業都沒有意義,根本原因就在於他們只是整個生態和社區的副產品。因為,只有兩種東西有真正的長期價值,一個是基礎大模型,比如gpt、qwen、claude,或者推理模型,比如deepseek ,另一個就是開源和開發者社區,比如位元組的扣子,阿里的魔搭社區等。本質上所有的智能體,是這兩個核心競爭力的副產品,終究難逃平台「附庸」宿命。

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